数据预处理、批量归一化Batch Normalization、非饱和激活函数、梯度缩放（Gradient Scaling）和梯度裁剪（Gradient Clipping）、权重初始化（Xavier+He初始化）、提前终止（Early Stopping）、L1L2正则化、集成学习（深度森林、多模型集成）、Dropout和Dropconnect

梯度消失、梯度爆炸、过拟合问题之神经网络应对方案：数据预处理、批量归一化、非饱和激活函数、梯度缩放和梯度裁剪、权重初始化、提前终止、集成学习、l1l2、Dropout相关推荐

反向传播算法推导、激活函数、梯度消失与爆炸
目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数 Sigmoid Tanh ReLU softmax 梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档反向传播算 ...
ztree在刷新时第一个父节点消失_从反向传播推导到梯度消失and爆炸的原因及解决方案（从DNN到RNN，内附详细反向传播公式推导）...
引言:参加了一家公司的面试和另一家公司的笔试,都问到了这个题!看来很有必要好好准备一下,自己动手推了公式,果然理解更深入了!持续准备面试中... 一. 概述: 想要真正了解梯度爆炸和消失问题,必须手推 ...
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸的原因及解决办法
一.引入:梯度更新规则目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,更新优化深度网络的权值.这样做是有一定原因的,首先,深层网络由许多非线性层堆叠而来 ...
LSTM如何解决梯度消失或爆炸的？
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题? 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新,也就停止了学习. 梯度爆炸会使得学习不稳定 ...
RNN梯度消失和爆炸的原因以及 LSTM如何解决梯度消失问题
RNN梯度消失和爆炸的原因经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为 . 则对于一 ...
PyTorch系列入门到精通——梯度消失与爆炸，损失函数
PyTorch系列入门到精通--梯度消失与爆炸
深度神经网络中的梯度消失与爆炸
在反向传播过程中需要对激活函数进行求导,如果导数大于1,那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸.同样如果导数小于1,那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方 ...
RNN梯度消失和爆炸
原文:链接也可以参考:解释的也很清晰建议先看第一个一,经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3 ...
alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸
场景:数据集:官方的fashionminst + 网络:alexnet+pytroch+relu激活函数源代码:https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional- ...

梯度消失、梯度爆炸、过拟合问题之神经网络应对方案：数据预处理、批量归一化、非饱和激活函数、梯度缩放和梯度裁剪、权重初始化、提前终止、集成学习、l1l2、Dropout

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